pre_efficientnetv2-l.pth

CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning项目训练模型，包含encoder、synthesizer、vocoder三部分。

训练网络必备资源，在谷歌网盘里下载的，需要翻墙下载，十分费劲，稀缺资源。

EfficientNet PyTorch 快速开始 使用pip install efficientnet_pytorch的net_pytorch并使用以下命令加载经过预训练的EfficientNet： from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet . from_pretrained ( 'efficientnet-b0' ) 更新 更新（2021年4月2日） 已发布！ 当您阅读本文时，我正在努力实现它：) 关于EfficientNetV2： EfficientNetV2是卷积网络的新家族，与以前的模型相比，它具有更快的训练速度和更好的参数效率。 为了开发该系列模型，我们将训练感知的神经体系结构搜索和缩放结合使用，以共同优化训练速度和参数效率。 从富含新操作（例如Fused-MBConv）的搜索空

CVPR2020最佳论文“Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild”在Github上开源的代码，预训练模型在作者提供的链接下载非常慢。

resnet50_caffe.pth 预训练模型之一。 在Detectron.pytorch等项目中的config文件（*.yaml）中会用到

ELECTRA 中文 预训练 ELECTREA 模型: 基于对抗学习 pretrain Chinese Model code Repost from google official code: 具体使用说明：参考 官方链接 Electra Chinese tiny模型路径 google drive electra-tiny baidu drive electra-tiny code:rs99 模型说明 与 tinyBERT 的 配置相同 generator 为 discriminator的 1/4 How to use official code Steps 修改 configure_pretraining.py 里面的 数据路径、tpu、gpu 配置 修改 model_size：可在 code/util/training_utils.py 里面 自行定义模型大小 数据输入格式：原始的

资源来源于https://drive.google.com/file/d/1oem0w5y5pjo2whBhAqTtuaYuyBu1OG8l/view?usp=sharing 我已下载，供大家使用

DAN Deep Alignment Network pretrained model!国内没法下载。 1. DAN-Menpo-tracking.npz 2. DAN-Menpo.npz 3. DAN.npz

谷歌incepton3的重新训练自己的物体识别的程序